(57)【要約】【課題】  撮影した画像に現れた異常陰影などの注目する箇所をシェーマ図上に正確にかつ簡単にマークする。【解決手段】  被写体を撮影して得た胸部画像から被写体の肋骨形状を推定し、胸部画像上の位置を指定して入力後、指定位置と推定された被写体の肋骨形状と対比することによって、指定位置を前記肋骨形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を求める。シェーマ図の肋骨形状と相対位置情報とからシェーマ図上に指定位置に対応する位置を表示する。【選択図】          図１
2006181146.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定手段と、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
所定の解剖学的構造物の形状のシェーマ図を記憶する記憶手段と、
前記シェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段とを備えたことを特徴とする診断支援装置。
【請求項２】
前記医用画像が胸部画像であり、
前記所定の解剖学的構造物が肋骨であることを特徴とする請求項１記載の診断支援装置。
【請求項３】
前記形状推定手段が、
前記胸部画像より前記被写体の肋骨形状を表す肋骨形状候補を抽出する肋骨形状候補抽出手段と、
撮影して得られた複数の胸部画像の肋骨形状に基づいて生成した複数の肋骨モデル形状を記憶する肋骨形状記憶手段とを有し、
前記肋骨形状記憶手段に記憶された複数の肋骨モデル形状のうちから、前記抽出された肋骨形状候補と最も類似した肋骨モデル形状を探索し、該探索された肋骨モデル形状を前記被写体の肋骨形状として推定することを特徴とする請求項２記載の診断支援装置。
【請求項４】
前記肋骨モデル形状は、前記複数の胸部画像の肋骨形状を主成分分析して得られた結果に基づいて生成したものであることを特徴とする請求項２または３記載の診断支援装置。
【請求項５】
被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定ステップと、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力ステップと、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力ステップと、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力ステップとを備えたことを特徴とする診断支援方法。
【請求項６】
コンピュータを、
被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定手段と、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像装置により撮像した画像に基づいてシェーマ図を簡易に作成するための診断支援装置、方法およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、放射線科の医師が読影時に作成する診断レポートを効率的に作成するために、コンピュータを用いた診断レポート作成支援装置が提案されている。例えば、診断レポートで必要なシェーマ図を作成する手法として、図７に示すような、テンプレートを予め用意する方法や、図８に示すような、対象とする部位の画像のエッジを強調した画像をシェーマ図として使用する方法などが用いられている。
【０００３】
また、レポートを作成する際には、定型文から適した文を選択してレポートを作成することにより、レポート作成の効率向上を図るとともに、定型分に含まれる単語をキーワードとして用いて、レポート内から必要な単語を検索してレポートを再利用しやすくするようなレポート作成方法が提案されている。このとき診断に使用した画像を外部から読み込みレポートに貼り付けて、文書データとともに画像を記憶するようにしている（特許文献１など）。
【特許文献１】特開２００２−１２３６０５公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のシェーマ図の作成方法は、個々の医師に委ねられ異常陰影が存在する場所に該当する解剖学的な位置をシェーマ図に人手で入力するため、非効率的であった。また、人手で位置を入力するために、入力する人によって実際の位置と多少ずれる場合もあった。
【０００５】
また、特許文献１では、レポート作成時に文章データとともに読影に用いた画像を記憶しているが、読影した画像だけではなく医師が注目している箇所を表したシェーマ図をレポートと一緒に記憶することが望まれる。
【０００６】
そこで、本願発明では、撮影した画像に現れた異常陰影などの注目する箇所をシェーマ図上に正確にかつ簡単にマークする診断支援装置、診断支援方法およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願発明の診断支援装置は、被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定手段と、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
所定の解剖学的構造物の形状のシェーマ図を記憶する記憶手段と、
前記シェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
本願発明の診断支援方法は、被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定ステップと、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力ステップと、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力ステップと、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
また、本願発明のプログラムは、コンピュータを、
被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定手段と、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１０】
「所定の解剖学的構造物の形状を推定する」とは、例えば、所定の解剖学的構造物が肋骨形状の場合、肋骨が撮影されている胸部撮影画像から肋骨の形状や肋骨の形状の特徴を表すと思われる情報をもとにあれこれ考えて肋骨形状を断定することを意味し、例えば、胸部撮影画像にエッジ強調処理などを施した画像から、標準的な肋骨形状の母集団から取り出された標本をもとに、統計的な手法を用いて胸部撮影画像に撮影されている肋骨らしい形状を求める。
【００１１】
「所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報」とは、所定の解剖学的構造物の形状を基準にした相対的な位置関係を表すものであり、例えば、所定の解剖学的構造物が肋骨形状の場合であれば、左右の肺のどちらの肋骨であるかや、何番目の肋骨上にあるとか、何番目と何番目の肋骨の間にあるといったような情報を表わしたものである。あるいは、何番目の肋骨上で肋骨の右端から何％のところにあるかといったようなものでもよい。
【００１２】
また、医用画像が胸部画像である場合には、前記所定の解剖学的構造物は肋骨である。
【００１３】
また、形状推定手段は、前記胸部画像より前記被写体の肋骨形状を表す肋骨形状候補を抽出する肋骨形状候補抽出手段と、
撮影して得られた複数の胸部画像の肋骨形状に基づいて生成した複数の肋骨モデル形状を記憶する肋骨形状記憶手段とを有し、
前記肋骨形状記憶手段に記憶された複数の肋骨モデル形状のうちから、前記抽出された肋骨形状候補と最も類似した肋骨モデル形状を探索し、該探索された肋骨モデル形状を前記被写体の肋骨形状として推定することをものであってもよい。
【００１４】
「肋骨形状候補」とは、胸部画像から抽出した肋骨らしい形状であって、正しい肋骨形状を表す部分と肋骨形状に近いが肋骨形状を表すものでない部分を含むものである。
【００１５】
さらに、前記肋骨モデル形状は、前記複数の胸部画像の肋骨形状を主成分分析して得られた結果に基づいて生成したものが望ましい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば胸部画像などの医用画像から被写体の肋骨形状などの解剖学的構造物の形状を推定して、胸部画像上の指定された指定位置と推定された前記被写体の肋骨形状と対比することによって指定位置を肋骨形状からの相対的な位置で表し、この相対的な位置に基づいてシェーマ図上に指定位置を表示するようにすることによって、正確な位置を自動的にシェーマ図上にポイントすることができ、レポート作成を効率化することができる。
【００１７】
また、過去撮影された複数の胸部画像の肋骨形状に基づいて生成した複数の肋骨モデル形状のうちから、胸部画像から抽出された被写体の肋骨形状候補と最も類似した肋骨モデル形状を探索して、この探索された肋骨モデル形状を被写体の肋骨形状として推定するようにすれば、胸部画像上に肋骨の一部が上手く撮影されていない場合であっても肋骨形状を必ず推定することができる。
【００１８】
さらに、肋骨モデル形状を、過去撮影された複数の胸部画像の肋骨形状を主成分分析して得られた結果に基づいて生成したものであれば、統計的に最も表れる可能性の高い肋骨形状を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。図１は本発明の診断支援装置の概略構成を示す図である。本実施の形態では、医用画像として被写体の胸部を撮影した胸部画像を用い、胸部画像から解剖学的構造物として肋骨形状を推定して、医師などの読影者が指示した箇所を推定した肋骨形状と比較して、自動的にシェーマ図上に表示する場合について説明する。
【００２０】
図１に示す本願発明の診断支援装置１は、被写体を撮影して得た胸部画像Ｐから被写体の肋骨形状を推定する形状推定手段（以下、肋骨形状推定手段という）１０と、胸部画像上の位置を指定する指定位置入力手段２０と、指定位置と推定された肋骨形状と対比することによって、指定位置を肋骨形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段３０と、肋骨形状のシェーマ図を記憶する記憶手段４０と、シェーマ図の肋骨形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を表示装置２などに出力する対応位置出力手段５０とを備える。
【００２１】
また、肋骨形状推定手段１０は、図２に示すように、胸部画像より被写体の肋骨形状を表す肋骨形状候補を抽出する肋骨形状候補抽出手段１１と、撮影して得られた複数の胸部画像の肋骨形状を用いて統計的手法で肋骨のモデル形状を生成した肋骨モデル形状を記憶する肋骨形状記憶手段１２とを備え、被写体の肋骨形状と最も類似した肋骨モデル形状を肋骨形状記憶手段１２に記憶された肋骨モデル形状の中から探索し、この探索された肋骨モデル形状を被写体の肋骨形状として推定する。
【００２２】
肋骨形状記憶手段１２は、肋骨モデル形状を肋骨の外形を表す座標値のデータ（例えば、下式（１）参照）を記憶するものであっても、肋骨モデル形状を表す胸部画像を人口的に生成した肋骨モデル画像を記憶するようにしてもよい。
【００２３】
本実施の形態では、胸部画像を人口的に生成した肋骨モデル画像Ｍとそれに対応する肋骨の外形を表す座標値のデータの両方を記憶する場合について以下説明する。また、被写体を撮影した胸部画像Ｐから抽出した被写体肋骨形状候補になるべく近似した形状を探索することができるようにするために、肋骨モデル画像Ｍは多数用意することが望まれる（例えば、１０００枚以上）。また、肋骨形状記憶手段１２には、検索を確実あるいは高速に処理するための構造を持つデータベースの管理用ソフトウェアを備えるように構成し、性別、年齢、人種等の情報と関連付けて肋骨モデル画像Ｍを管理し、多数に肋骨モデル画像Ｍの中から類似した肋骨形状が探索しやすいように記憶管理するものが望ましい。以下、肋骨形状記憶手段１２を単に肋骨データベースとして説明する。
【００２４】
ここで、統計的手法を用いて肋骨モデル形状を生成する手法について具体的に説明する。統計的手法を用いて生成した肋骨モデル形状は、過去に撮影された多数の胸部画像から抽出した肋骨形状を統計的な手法を用いて、胸部画像に表れる肋骨形状の変化を分析し、分析結果に基づいて肋骨形状を徐々に変化させて生成する。本実施の形態では主成分分析の手法を用いて肋骨モデル形状を生成する場合について説明する。
【００２５】
まず、事前に、図３に示すように多くの正常な胸部を表す胸部画像Ｓから、肋骨の形状（同図(B)）を抽出する。肋骨の全体の形状は、肋骨の輪郭を形成する肋骨上の多数の点（特徴点、同図(B)の黒丸）を用いて表す。この肋骨の全体の形状を表す形状ベクトルＸは、例えば、文献［Peter de Souza, “Automatic Rib Detection in Chest Radiographs”, Computer Vision, Graphics and image Processing 23, 129-161 (1983)］に記載されているような手法を用いて肋骨上の１００個の点を抽出し、この１００個の点の座標（ｘ，ｙ）を順次並べて、式（１）のように表すことができる。
【数１】
2006181146.tif 000003
【００２６】
そこで、過去撮影された多数の正常な胸部を表す胸部画像Ｓから、上記式（１）で表される形状ベクトルを抽出する。胸部画像Ｓから抽出した多数の形状ベクトルに対して主成分分析（具体的には、文献［Matthew Turk，Alex Pentland，Eigenfaces for Recognition，Journal of Cognitive Neuroscience，vol.3，num1，1991］に記載されている主成分分析の手法を用いることができる。）を行なって主成分ベクトルを求めることにより、各胸部画像Ｓの肋骨形状は独立した少数のベクトル成分であらわすことができる。肋骨モデル形状も、主成分分析によって得られた第１〜第ｎの主成分Ａｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を用いて（図３(C)参照）、式（２）のように表すことができる。
【数２】
2006181146.tif 000004
【００２７】
ここで、αｉは各主成分ベクトルに対する重み係数である。
【００２８】
あるいは、本出願人が特願2004-009363で提案しているように、胸部画像から肋骨の平均形状を表す平均形状ベクトルＸｂを求め、正常な胸部を表す胸部画像における肋骨の形状ベクトルＸの平均形状ベクトルＸｂとの差分（つまり、標準形状からの変化）を表す差分ベクトルＸ−Ｘｂを求めて、この差分ベクトルを主成分分析して、標準形状からの変化を独立した少数の主成分で表すようにしてもよい。肋骨モデル形状Ｍは、差分ベクトルＸ−Ｘｂを主成分分析して得られた第１〜第ｎまでの主成分ベクトルＡｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）と、平均形状ベクトルＸｂを用いて、平均形状ベクトルＸｂを変形させた肋骨モデル形状Ｍは式（３）のように表すことができる。
【数３】
2006181146.tif 000005
【００２９】
ここで、αｉは各主成分ベクトルに対する重み係数である。この主成分ベクトルに対する重み係数を以下肋骨生成パラメーターという。
【００３０】
上記式（２）、あるいは式（３）における肋骨生成パラメーターαｉを様々に振って、肋骨モデル形状を含んだ肋骨モデル画像Ｍを多数生成する（図３(D)参照）。例えば、肋骨生成パラメーターαｉは、蓄積された画像の正常な肋骨形状から得られる肋骨生成パラメーターαｉの最大値と最小値の間で等間隔に割り振るようにしてもよい。
【００３１】
このようにして、正常な肋骨形状に表れる、例えば、肋骨形状の肺野の大きさや肋骨間の幅などの特徴を徐々に変えた肋骨モデル形状を網羅的に生成して、この肋骨モデル形状に基づいて、例えば、骨部が白いテクスチャをもち、肺野軟部がグレーのテクスチャを持った画像を肋骨モデル画像Ｍとして肋骨データベース１２に記憶する。肋骨モデル画像Ｍは骨部と肺野軟部のテクスチャが異なる画像であれば白とグレーには限られない。また、肋骨モデル画像Ｍを過去撮影された胸部画像と比較することにより、肋骨モデル画像Ｍの対象となる被写体の性別、年齢、人種等と関連付けて肋骨データベース１２に記憶したものが好ましい。
【００３２】
次に、肋骨形状推定手段１０を用いて肋骨形状を推定する方法について、図４のフローチャートに従って説明する。
【００３３】
まず、肋骨形状抽出手段１１により、被写体を撮影した胸部画像Ｐに対して肋骨を強調するフィルタを用いて肋骨強調画像を作成して、肋骨形状を抽出する。肋骨を強調するフィルタとは、肋骨に適した太さと方向を持つ棒状のものを強調するようにフィルタ係数を調整した画像処理フィルタのことで、例えば、図５に示すようなフィルタ係数を持つものである。このフィルタの場合、横方向の棒状の構造に対しては値が大きくなり、縦方向の棒状構造に対しては感度を持たず、横方向の構造でも長い構造であるほど値が大きくなるものであるが、このフィルタを回転させ、色々な方向のフィルタを作成し、それらのフィルタ出力値の最大値を取って肋骨強調画像を作成する（Ｓ１００）。
【００３４】
次に、肋骨データベース１２に記憶されている肋骨モデル画像Ｍに対しても、上記肋骨を強調するフィルタを用いた肋骨強調処理を施し、肋骨強調画像を作成する（Ｓ１０１）。
【００３５】
そこで、肋骨形状推定手段１０は、胸部画像Ｐの肋骨形状を強調した肋骨強調画像と肋骨データベース１２に記憶されている肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を強調した肋骨強調画像との相関を求め、相関が最大となる肋骨モデル画像Ｍの中から探索し、相関が最大となる肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を胸部画像Ｐに撮影された被写体の肋骨形状として推定する。
【００３６】
具体的には、胸部画像Ｐの肋骨強調画像と肋骨モデル画像Ｍの肋骨強調画像との相関は正規化相互相関を用いて求める（Ｓ１０２）。正規化相互相関は、胸部画像Ｐの肋骨強調画像に含まれる画素の画素値Ｉ１（ｘ、ｙ）と、肋骨モデル画像Ｍの肋骨強調画像に含まれる画素の画素値Ｉ２（ｘ、ｙ）とすると、式（４）のように表される。
【数４】
2006181146.tif 000006
【００３７】
この正規化相互相関を用いて、肋骨データベース１０に記憶されている肋骨モデル画像Ｍを探索して、相関が最も高い肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を胸部画像Ｐの肋骨形状として推定する（Ｓ１０３）。探索する際には、胸部画像Ｐに付帯された撮影した被写体の性別、年齢、人種等を参考にして探索を行うようにすることにより高速に探索を行うことが可能になる。さらに、バイナリーサーチなどの探索を高速に行うための様々な手法を併用するようにしてもよい。
【００３８】
次に、上述の肋骨形状推定手段１０を用いて、医師などが読影時に指示した胸部画像上の位置を肋骨のシェーマ図上に表示する方法について図６のフローチャートに基づいて説明する。
【００３９】
まず、CR（Computed Radiography)装置などで撮影した被写体の胸部画像Ｐをディスプレイ上に表示して医師は読影を行い、癌らしい陰影や注意すべき箇所を発見すると、図７(a)に示すようにポインティングデバイスなどを用いて矢印で指定すると（Ｓ２００）、指定された位置（以下、指定位置という）は指定位置入力手段２０より入力される。あるいは、陰影を線で囲んで指定位置を指定してもよい。
【００４０】
一方、被写体の胸部画像Ｐから上述の肋骨形状推定手段１０を用いて、被写体の肋骨形状に最も類似した肋骨モデル画像Ｍ（図７(b)参照）を肋骨データベース１２から１つ選んで被写体の肋骨形状として推定する（Ｓ２０１）。選ばれた肋骨モデル画像Ｍに対応する肋骨の外形を表す座標値のデータを肋骨データベース１２から取り出し、相対位置情報出力手段３０は、指定位置の座標値と肋骨の外形を表す座標値とを対比して、指定位置は左右どちらの肺上にあるか、肋骨間にあるか肋骨上にあるかといった肋骨形状からの相対的な位置を求める。図７の例では、指定位置は右肺の第７肋骨上にあり、第７肋骨上の右端と左端の中央（５０％）の位置にあるというように肋骨形状からの相対的な位置関係を表す相対位置情報を求めることができる（Ｓ２０２）。
【００４１】
記憶手段４０には図８あるいは図９に示すような肋骨のシェーマ図が記憶されている。シェーマ図の肋骨形状は、肋骨の外形を表す座標値などで予め記憶されているものとする。そこで、まず、対応位置出力手段５０はディスプレイ上にシェーマ図を表示し、求めた相対位置とシェーマ図の肋骨形状の座標値とを比べて指定位置に対応するシェーマ図上の位置を求め、図１０に示すように、対応する位置に矢印や黒丸などのマークを表示する（Ｓ２０３）。あるいは、シェーマ図に対応位置のマークをつけた画像をプリンターなどから印刷するようにしてもよい。
【００４２】
上述では、医師が指示した位置をシェーマ図上に表示する場合について説明したが、胸部画像に対して画像処理を行い異常陰影などの画像処理によって検出された位置を入力指示手段より指定位置として入力するようにしてもよい。
【００４３】
また、上述では、CR装置によって撮影した単純Ｘ線撮影画像について説明したが、文献[Hong Shen,  Lichen LIang,  Min Shao, and Shuoing Qing, "Tacing Based Segmentation for the Labeling of Individual Rib Structures in Chest CT Volume Data",MICCAI2004, LNCS 3217, pp.967-974]に記載されているようなCT画像から肋骨を認識する方法を用いて、過去撮影された多数のCT画像から肋骨形状を抽出し、これらの抽出した肋骨形状から上述の主成分分析の手法を用いて予めモデル画像を生成しておき、診察する被写体の肋骨の形状を推定してCT画像からもシェーマ図を自動作成することが可能である。
【００４４】
上述では、複数の肋骨モデル形状から胸部画像に撮影されている肋骨形状に最も類似した肋骨モデル形状を探索して胸部画像の肋骨形状を推定してする方法について説明したが、エッジ抽出フィルタを利用して、抽出が比較的簡単な肺野中央部の肋骨形状を抽出し、それを過去撮影された胸部撮影画像から得られた肋骨形状に基づいて主成分分析などの統計的手法を用いて作成された肋骨形状モデルに投影することによって、抽出された肺野中央部の肋骨形状以外の、検出が困難な箇所の肋骨形状を推定しようと方法をもちいることができる（本出願人より出願の特願2004−009363を参照）。
【００４５】
上述は、胸部画像から肋骨形状を推定して、医師が指定した位置を自動的にシェーマ図上に表示する場合について説明したが、医用画像としてＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いることも可能である。例えば、腹部を撮影したＣＴ画像の場合には、医師がＣＴ画像を観察して指示した癌のある位置が、肝臓のところであるのか、胃のところであるのか、腸のところであるのかなどを自動的に判別してシェーマ図上に表示するようにするようにしてもよい。あるいは、医用画像が腰部を撮影したＭＲＩ画像の場合には、指定されたヘルニアのある位置を判別してシェーマ図上に表示するようにしてもよい。
【００４６】
上述に詳細に説明したような方法で作成したシェーマ図をレポートなどに貼り付けるようにすることによって、レポート作成を効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】診断支援装置の概略構成図
【図２】肋骨形状推定手段の構成図
【図３】主成分分析により肋骨モデル画像を生成する方法を説明するための図
【図４】肋骨推定手段の処理の流れを示すフローチャート
【図５】肋骨を強調するようにフィルタの一例
【図６】診断支援装置の処理の流れを示すフローチャート
【図７】胸部画像上の指定位置とモデル画像との対比を説明するための図
【図８】シェーマ図の一例（その１）
【図９】シェーマ図の一例（その２）
【図１０】シェーマ図上に指定位置をマークで表示した様子を表す図
【符号の説明】
【００４８】
１      診断支援装置
１０    肋骨形状推定手段
１１    肋骨形状候補抽出手段
１２    肋骨形状記憶手段
２０    指定位置入力手段
３０    相対位置情報出力手段
４０    記憶手段
５０    対応位置出力手段
【図１】
2006181146.tif 000007
【図２】
2006181146.tif 000008
【図３】
2006181146.tif 000009
【図４】
2006181146.tif 000010
【図５】
2006181146.tif 000011
【図６】
2006181146.tif 000012
【図１０】
2006181146.tif 000013
【図７】
2006181146.tif 000014
【図８】
2006181146.tif 000015
【図９】
2006181146.tif 000016